三江源隆宝高寒湿地不同云系降水雨滴谱特征

2022-05-18张玉欣韩辉邦康晓燕田建兵郭世钰

高原山地气象研究 2022年1期

张玉欣 , 韩辉邦 , 康晓燕 , 田建兵 , 郭世钰

（1. 青海省气象灾害防御技术中心，西宁 810001；2. 青海省防灾减灾重点实验室，西宁 810001）

引言

雨滴谱是单位体积内各种尺度的雨滴数量随其直径变化的函数，对雨滴谱进行观测是研究云雾降水微观物理特征的重要途径之一[1]。通过地面雨滴谱观测，能够深入了解和认识自然降水的微物理过程，对进一步研究成云致雨机制、科学开展人工增雨作业和提高雷达定量估测降水精度均具有重要意义[2]。

由于气候、大气状况以及地形条件的差异，雨滴谱分布呈现出明显的时空变化。鉴于此，国内外开展了很多关于不同地区、不同季节雨滴谱的观测研究。Ulbrich等[3]对比热带海洋性和大陆性对流系统雨滴谱分布特征，发现对流性降水谱有明显的海陆差异。Islam等[4]研究了英国雨滴谱资料，发现雨滴谱分布会随大气温度、湿度条件而变化。Maki等[5]分析了澳大利亚达尔文的热带飑线系统雨滴谱特征，发现对流中心的雨滴谱呈上凸型，而层状区呈指数型，层状区的ZR关系系数大于对流区。Tokay等[6]发现热带气旋雨滴谱的特性显示为高浓度的中小雨滴。在国内，陈宝君等[7]利用沈阳市雨滴谱资料，发现M-P分布对层状云降水拟合结果更为准确。宫福久等[8]利用辽宁夏季雨滴谱资料对不同天气背景下的雨滴谱分布特征进行了分析。濮江平等[9]分析南京春季雨滴谱资料，发现Gamma分布对雨滴谱的拟合精度较高。罗俊颉等[10]分析山西省春季雨滴谱资料，发现雨滴谱特征与导致降水的天气类型关系密切。张昊等[11]利用庐山地区雨滴谱资料分析了对流云降水中的微物理特征。邓雪娇等[12]分析广州地区雨滴谱分布特征，得出了雷达定量测量降水时可供参考和应用的Z-R关系。在西北地区，牛生杰等[13]分析了宁夏雨滴谱平均特征并建立了Z-R关系。李艳伟等[14]分析新疆天山地区降水的雨滴谱特征并对雨滴谱谱型进行了拟合。李娟等[15]分析了黄河上游玛曲地区的雨滴谱，发现当地降水中大雨滴较多。韩辉邦等[16]对黄河上游地区不同云系降水雨滴谱演变特征进行了统计分析。史晋森等[17]按照不同云系结构分析了夏季祁连山雨滴谱特征。常祎等[18]发现青藏高原那曲地区雨滴谱相对于同纬度和季节的平原地区较宽。

三江源地区位于青藏高原腹地的青海省南部，是长江、黄河、澜沧江的发源地[19-20]，长江总水量的2%、黄河总水量的38%和澜沧江总水量的15%均来自这一地区，是我国乃至亚洲的重要水源地，被誉为“中华水塔”[21]。三江源区属于典型的高原大陆性气候，冷热两季交替，干湿两季分明，无明显四季区分。隆宝高寒湿地位于三江源腹地的青海省玉树藏族自治州境内的隆宝滩国家级自然保护区，平均海拔4000 m以上，年平均气温约2℃，年平均降水量500~600 mm，降水集中在5~9 月，占全年降水量的80%以上[22-23]，被认为是我国受气候变化影响最大、最敏感的区域[24]。开展隆宝地区降水微物理特征研究将有助于掌握该地区降水形成演变规律，对有效开发利用空中云水资源、保护高寒湿地生态环境及水源涵养具有重要的科学价值和现实意义。本文拟利用2019年5~10月布设于隆宝湿地的激光雨滴谱仪观测资料，分析降水雨滴谱微物理特征，进而揭示高寒地区降水雨滴谱特征。

1 资料和方法

1.1 观测仪器和数据来源

德国OTT公司研制的Parsivel激光雨滴谱仪以激光观测为基础，通过降水粒子下降时对激光带的遮挡来计算和测量降水粒子的尺寸和速度，可实现对降水类型、降水粒子数密度、降水强度和累计降水量等实施监测[25]。仪器可识别毛毛雨、小雨、雨、雨加雪、雪、米雪、冻雨及冰雹8种降水类型[26]。仪器共有32个尺度通道和32个速度通道，粒子尺度范围0.2~25 mm，速度范围为0.2~20 m·s-1，采样面积54 cm2，采样时间60 s[27]。

本文所用激光雨滴谱仪布设在青海省玉树藏族自治州玉树市境内的隆宝滩国家级自然保护区，仪器安装位置33°12′N、96°30′E，海拔4167 m，观测时间为2019年5月1日~9月30日，观测期为该地主要降水期，同时也包含了高寒湿地作物的主要生长季。对雨滴谱数据进行筛选，剔除观测中出现的直径>6 mm雨滴、雨强<0.1 mm·h-1、雨滴数<10个及降水持续时间<30 min的数据。

不同类型降水的雨滴谱分布差异较大，利用Chen等[28]的分类方法，以雨滴谱数据为基础对降水类型进行划分，研究所用样本总数为6524个。其中，层状云样本数为5156个，占总样本数的79.03%；对流云样本数为1368个，占总样本数的20.97%。整个观测期，层状云降水样本数多于对流云降水样本数。

1.2 数据处理方法

Parsivel观测数据为采样时间内经过采样面积的雨滴个数。因此，雨滴数浓度(mm-1· m-3)计算公式如下：

式中：nij为直径位于第i个尺度区间，下落速度位于第j个速度区间的雨滴数；A为仪器采样面积，即54 cm2； Δt为采样时间，即60 s；Di为第i个尺度区间；ΔDi为中心直径和该区间的尺度间隔；Vj为第j个速度区间的中心速度。

雨强R(mm·h-1)、雨水含量W(mg·m-3)及雷达反射率因子Z(mm6·m-3)的计算公式如下：

雷达反射率因子Z通常用dBZ表示，dBZ = 10lgZ。

其中，N0是截距参数（ m−3·mm−µ−1），μ是形状因子，λ是斜率参数(mm-1)。

采用阶矩法对Gamma分布参数进行拟合，Gamma分布的参数（N0,µ,λ）可用观测值的2、4、6阶距估算[30]。雨滴谱的n阶距Mn为：

其中， Γ(x)为完整的Gamma函数。因此，质量加权平均直径Dm(mm)可表示为：

其中， ρw(1.0 g·cm-3)为水密度，W为雨水含量。

2 分析与讨论

2.1 雨滴微物理参量分布特征

雨滴微物理参量能较好地反映出降水的基本特征。表1为隆宝高寒湿地夏秋季不同云系降水粒子微物理参量统计特征值。其中，R为雨强(mm·h-1)，ND为数浓度(m-3·mm-1)，D为平均直径(mm)，Dm为均方根直径(mm)，Dmax为最大直径即谱宽(mm)，W为雨水含量(mg·m-3)。

如表1所示，隆宝地区夏秋季对流云降水的雨滴微物理参量均大于层状云降水，但差值很小。对流云降水的数浓度为2663.80 m-3·mm-1，层状云降水为2343.70 m-3·mm-1，仅相差320.1 m-3·mm-1，平均直径相差0.14 mm，均方根直径相差0.22 mm，谱宽相差0.63 mm，雨水含量相差0.03 mg·m-3，雨强差值最大仅为0.95 mm·h-1，仅占雨强均值的45%。上述数据说明，三江源隆宝地区对流云降水和层状云降水的雨滴微物理特征具有一定程度的相似性。

表1 不同云系降水粒子微物理参量统计特征

2.2 平均雨滴谱分布特征

图1为三江源隆宝地区层状云降水和对流云降水雨滴谱分布。如图所示，层状云降水和对流云降水雨滴谱均呈单峰型分布，雨滴数浓度随着降水粒子直径的增大呈先增加后减少的趋势；层状云降水谱宽为6.6 mm，峰值直径0.38 mm；对流云降水谱宽较宽，为7.7 mm，峰值直径与层状云降水相同。

层状云和对流云的雨滴谱分布曲线大致相近，但层状云雨滴谱斜率更大，即随着雨滴直径的增加，层状云雨滴数浓度下降更快，其原因主要是层状云多由小粒子组成，降水强度弱，大粒子雨滴数浓度小，谱宽较窄。对流云降水中大粒子数浓度较大，谱宽更宽，高原地区对流云降水更加明显。如图1所示，层状云降水中5 mm雨滴直径对应的雨滴数浓度为10-3m-3·mm-1，对流云降水中5 mm雨滴直径对应的雨滴数浓度可达10-1m-3·mm-1，相差2个量级。

图1 不同云系降水雨滴谱分布（a. 层状云，b. 对流云）

M-P分布和Gamma分布是目前描述雨滴谱分布的主要解析函数，广泛应用于降水探测及数值模式参数化方案中。对比不同降水云系平均雨滴谱的拟合结果，Gamma分布和M-P分布均会高估雨滴数浓度，相对而言，Gamma分布与实际雨滴谱分布曲线吻合程度更好，更加接近实际情况。表2给出了不同降水云系平均雨滴谱M-P分布和Gamma分布拟合的各参数值。可以看到，M-P分布和Gamma分布对三江源隆宝地区层状云降水和对流云降水的拟合均较好，相关系数达0.9以上；M-P分布对层状云降水的拟合性稍好于Gamma分布，相关系数达0.99；M-P分布的截距参数N0高于Gamma分布。

表2 M-P分布和Gamma分布拟合参数及相关系数

斜率参数λ可直接反映拟合曲线的倾斜程度，在雨滴谱分布中即表示粒子浓度随粒子直径增大而减小的速率，可间接反映降水粒子谱宽，λ越大，曲线走势越陡，对应的粒子谱宽也相对较窄。在三江源隆宝地区的层状云和对流云降水中，M-P分布的λ均明显小于Gamma分布，这与M-P分布的截距参数N0明显高于Gamma分布有关；层状云降水在M-P分布拟合中的λ大于对流云降水，而在Gamma分布拟合中的λ小于对流云降水。

相比M-P分布拟合，Gamma分布拟合引入形状因子μ，能够较好地反映实际雨滴谱拟合线弯曲特性，当μ>0时曲线向上弯曲，μ<0则向下弯曲。已有研究[31-32]指出，μ<0主要针对小雨滴较多、谱宽较宽的地形云降水，而μ>0主要是雷暴云降水。三江源隆宝地区层状云降水和对流云降水的形状因子μ均<0，分别为-1.75和-2.27，说明该地区是以小雨滴为主的地形云降水；层状云降水形状因子μ大于对流云降水，其拟合曲线向上弯曲更强。

2.3 雨滴速度谱分布

降水粒子的下落速度对于降水的形成具有重要作用，且不同地区云滴下落速度不同。图2为三江源隆宝地区雨滴数随直径和下落速度的分布。如图所示，对流云降水中不同尺度降水粒子落速范围大于相同尺度上的层状云降水，层状云降水粒子落速范围是2.0~6.0 m·s-1，降水粒子个数在落速为1.5 m·s-1和4.3 m·s-1时存在两个高值区。对流云降水落速范围是1.5~7.0 m·s-1，范围更大，降水粒子个数在落速为2.8 m·s-1和4.5 m·s-1时也存在两个高值区，但其高值区对应的粒子直径较层状云降水略小。

图2 雨滴数随直径和下落速度的分布（a. 层状云，b. 对流云）

图中黑色实线为Atlas等[33]测量得出的标准情况下雨滴下落末速拟合曲线，代表标准情况下海平面高度雨滴的下落末速度，曲线对应的空气密度为1.23 kg·m-3。本文所用三江源隆宝地区观测站点海拔4167 m，平均空气密度为0.65 kg·m-3，采用Atlas等[33]给出的订正因子，即:

其中， ρ0是海平面空气密度，ρ是不同观测站点空气密度平均值，由观测站点自动站所测气压计算得出。可以看出，整个观测期间，标准拟合曲线低估了粒子下落速度，订正后的曲线更接近于实际观测值，说明三江源隆宝地区高海拔和较低的空气密度是造成观测速度高于其下落速度的主要原因。同时，雨滴下落速度受雨滴碰并、空气垂直运动、湍流等到多种因素影响，具体原因还需要进一步分析。

2.4 Z-R关系分析

降水强度R与雷达回波强度Z的关系是雷达定量估测降水的基础，但Z-R关系的不确定性也是影响雷达定量估测降水精度的主要原因。降水强度R与雷达反射率因子Z之间存在幂指数关系，即Z = aRb，其中a为关系系数，b为指数。随地区、季节、不同降水类型以及雨滴谱类型不同，a、b值有较大变化。雷达回波强度和降水强度的大小与雨滴谱分布有密切关系，不同降水类型的Z-R关系也不尽相同。

图3为三江源隆宝地区不同降水的Z-R关系拟合。三江源隆宝地区层状云降水Z-R关系为Z=418R1.90，对流云降水Z-R关系为Z=630R2.12，关系系数a和指数b均远大于目前气象业务中所使用的新一代天气雷达定量估测降水的传统公式（Z =300R1.4）。因此，在三江源隆宝地区，使用传统的雷达估测方法会低估该地区的降水。与传统公式中的Z-R关系相比，关系系数a和指数b差距较大，可见传统公式不具有普适性，提高雷达定量估测降水精度需综合考虑降水类型、地理位置、海拔高度等诸多因素影响。